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Enregistrement W2594459135 · doi:10.1111/nph.14449

A common developmental program can produce diverse leaf shapes

2017· article· en· W2594459135 sur OpenAlexafffund
Adam Runions, Miltos Tsiantis, Przemysław Prusinkiewicz

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilCluster of Excellence on Plant SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMax-Planck-GesellschaftUniversity of QueenslandHuman Frontier Science Program
Mots-clésBiologyArabidopsis thalianaBotanyDevelopmental geneticsMorphology (biology)Evolutionary biologyGeneticsGeneRegulation of gene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eudicot leaves have astoundingly diverse shapes. The central problem addressed in this paper is the developmental origin of this diversity. To investigate this problem, we propose a computational model of leaf development that generalizes the largely conserved molecular program for the reference plants Arabidopsis thaliana, Cardamine hirsuta and Solanum lycopersicum. The model characterizes leaf development as a product of three interwoven processes: the patterning of serrations, lobes and/or leaflets on the leaf margin; the patterning of the vascular system; and the growth of the leaf blade spanning the main veins. The veins play a significant morphogenetic role as a local determinant of growth directions. We show that small variations of this model can produce diverse leaf shapes, from simple to lobed to compound. It is thus plausible that diverse shapes of eudicot leaves result from small variations of a common developmental program.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations153
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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